論文の概要: Quantum imaginary time evolution steered by reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08696v3
• Date: Tue, 15 Mar 2022 11:08:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 19:49:48.489145
• Title: Quantum imaginary time evolution steered by reinforcement learning
• Title（参考訳）: 強化学習による量子想像時間進化
• Authors: Chenfeng Cao, Zheng An, Shi-Yao Hou, D. L. Zhou, Bei Zeng
• Abstract要約: 本稿では,量子想像時間進化を推し進める深層強化学習手法を提案する。 我々の手法では、よく訓練されたエージェントは、ほとんどのアルゴリズムエラーがキャンセルされる微妙な進化経路を見つけることができる。 本手法の原理は,誤差を伴う誤差を除去し,短期量子デバイスにおける誤差低減に光を当てることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.47831562043724657
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The quantum imaginary time evolution is a powerful algorithm for preparing the ground and thermal states on near-term quantum devices. However, algorithmic errors induced by Trotterization and local approximation severely hinder its performance. Here we propose a deep reinforcement learning-based method to steer the evolution and mitigate these errors. In our scheme, the well-trained agent can find the subtle evolution path where most algorithmic errors cancel out, enhancing the fidelity significantly. We verified the method's validity with the transverse-field Ising model and the Sherrington-Kirkpatrick model. Numerical calculations and experiments on a nuclear magnetic resonance quantum computer illustrate the efficacy. The philosophy of our method, eliminating errors with errors, sheds light on error reduction on near-term quantum devices.
• Abstract（参考訳）: 量子想像時間進化は、短期量子デバイス上の基底状態と熱状態を作成するための強力なアルゴリズムである。 しかし、トロタライズと局所近似によるアルゴリズム誤差は、その性能を著しく損なう。 本稿では,これらの誤りを緩和する深層強化学習手法を提案する。 提案手法では,ほとんどのアルゴリズムエラーがキャンセルされる微妙な進化経路を見つけ,忠実度を大幅に向上させる。 逆フィールドIsingモデルとSherrington-Kirkpatrickモデルを用いて本手法の有効性を検証した。 核磁気共鳴量子コンピュータの数値計算と実験は有効性を示している。 本手法の原理は,誤差を伴う誤差を除去し,短期量子デバイスにおける誤差低減に光を当てることである。

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